MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094866934 · doi:10.2196/24326

User Experience of Mobile Personal Health Records for the Emergency Department: Mixed Methods Study

2020· article· en· W3094866934 sur OpenAlexvenueno aff
Su Min Kim, Taerim Kim, Won Chul, Jae‐Ho Lee, In Ho Kwon, Yuri Choi, June‐sung Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésEmergency departmentmHealthMedical emergencyMedical recordMedicineComputer scienceInternet privacyNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Personal health records (PHRs) can be useful in the emergency department, as they provide patient information in an accurate and timely manner and enable it to be used actively. This has an effect on patients' health outcomes and patient experience. Despite the importance of PHRs in emergencies, there are only a few studies related to PHRs in emergencies that evaluate patient experience. OBJECTIVE: This study aims to introduce the novel mobile PHR (mPHR) platform to emergency environments and assess user experience. METHODS: The study was conducted from October 2019 to November 2019. In total, 1000 patients or carers in the emergency departments of 3 hospitals were provided an application-based service called FirstER, which was developed to collect and utilize medical information for patients in the emergency department. This study was performed as a mixed methods study. After using FirstER, we investigated its usability and conducted a survey on the experience of obtaining medical information with a legacy system and with FirstER. Additionally, we interviewed 24 patients to gain insight into their experiences regarding medical information using FirstER. For the quantitative analysis, the survey results were analyzed using descriptive statistics (mean and standard deviation). For the qualitative analysis, we determined the keywords and their frequencies from each survey question and interview question. RESULTS: In total, 1000 participants, consisting of both patients and carers, were recruited in this study. Their mean age was 41.4 (SD 13.3) years. We ascertained participants' satisfaction with FirstER and their mPHR needs through a survey and an in-depth interview. With the current system, participants were not well aware of their health conditions and medical information, and they were passive in the use of their medical information and treatment. However, they wanted their medical information for several reasons, such as information sharing and managing their health conditions. FirstER provided participants with their needed information and an easy way to access it. The mean System Usability Scale (SUS) value was 67.1 (SD 13.8), which was considered very near to acceptable. CONCLUSIONS: This study is the first to implement mPHRs in the emergency department of large tertiary hospitals in the Republic of Korea. FirstER was found to enhance user experience in emergencies, as it provided necessary medical information and proper user experience. Moreover, the average SUS was 67.1, which means that participants found FirstER to be very near to acceptable. This is very encouraging in that FirstER was developed within a very short time, and it was a pilot study. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov NCT04180618; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04180618.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,171
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetElectronic Health Records SystemsTravaux en français237 207